入侵检测技术在数据库系统的应用

入侵检测是检测和识别针对计算机系统和网络系统的非法攻击或违反安全策略事件的过程.数据库入侵检测系统的研究与设计借鉴了针对网络和针对主机的入侵检测技术,又考虑了数据库自身的特点.     

基于电子商务平台的网络安全技术的研究

网络安全是电子商务系统研究的重点方向,传统的安全技术由于采取静态防御的策略,对于实时攻击无法自动调整策略以阻断其行为,入侵检测是一种主动的网络安全技术,用来识别和响应对计算机和网络资源的恶意使用行为,进一步保证交易过程的安全性。本文通过对入侵检测系统、模型的描述,重点研究在电子商务系统中网络入侵检测的主要技术。     

基于人工免疫的入侵检测系统研究与实现

网络入侵检测系统(IDS)是保障网络安全的有效手段,但目前的入侵检测系统仍不能有效识别新型攻击。应用人工免疫的原理,设计一种新的基于免疫的入侵检测系统。针对目前免疫算法的不足,设计了一个K分字符串匹配算法,使检测效率大大提高。实验结果表明,该系统在识别新型攻击上具有较好的性能。     

基于数据挖掘的入侵检测技术研究

随着网络范围的不断扩大,网络攻击也日益增多。现存的入侵检测系统迫切需要提高以适应日益增长的需求。由此,产生了将数据挖掘技术应用于传统入侵检测技术的方法。数据挖掘是从大量的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。在入侵检测系统中使用数据挖掘算法是入侵检测系统研究中一种新的趋势,这一领域技术的成熟将会有助于提高主机和网络的安全性。为此,本文针对基于数据挖掘的入侵检测技术进行研究,首先对于数据挖掘入侵检测系统的优势及其研究现状进行了分析,并在此技术上研究其工作流程以及具体的功能模块,以期为网络安全的研究尽自己的一份努力。     

基于数据挖掘的入侵检测技术研究

当今社会信息安全问题引起了人们的广泛关注。本文介绍了入侵检测的重要性以及传统入侵检测的类型和局限性,指出利用数据挖掘技术可以克服这些局限性。本文给出了数据挖掘技术的定义、入侵检测模型数据挖掘过程、基于数据挖掘的入侵检测框架,最后指出了需要继续研究的几个热点问题。     

人工免疫原理在网络入侵检测中的应用

通过把人工免疫机理引入到网络入侵检测技术中,出现了一个新兴的研究方向:基于人工免疫的网络入侵检测。在概述生物免疫原理的基础上,详细讨论了目前基于人工免疫的入侵检测中的关键技术。     

入侵检测系统分析

入侵检测系统,实质上是一个关于如何把对系统具有恶意的行为（或事件）从大量的系统行为中区分出来的分类系统。其核心问题就是如何从己知数据中获得系统的正常行为知识和有关入侵行为的知识（定义、描述系统的行为）。入侵检测系统极其技术是当前网络安全领域研究的重点。本文主要分析和介绍了入侵检测系统的工作流程和部署,并详细介绍了入侵检测系统的分类和入侵检测技术。     

基于数据挖掘的入侵检测模型设计与应用的研究

入侵检测技术和其它防护技术的出现使网络信息安全保护从被动走向主动，进一步完善了网络安全防御体系。入侵检测系统以数据分析为核心，而计算机系统的复杂化和网络数据的海量化，给我们处理审计数据带来极大的困难，数据挖掘技术的出现为解决这个问题提供了有效的手段，并使检侧规则的自动提取成为可能。目前，将数据挖掘应用于入侵检测已成为一个研究热点。本文在分析现有网络入侵检测系统的基础上，提出了基于数据挖掘的入侵检测系统模型。     

浅谈计算机入侵检测技术

本文探讨了计算机入侵检测技术概述,介绍了计算机入侵检测技术分类、步骤,阐述了计算机入侵检测的系统功能构成,提出了计算机入侵检测技术的发展方向.     

基于LINUX下桥模式的入侵检测系统的研究

本文设计的基于Linux2.6内核桥模式的入侵检测系统,有别于传统网络入侵检测系统旁路监听的方式,它使用了桥模式的入侵检测方式,对数据包的检测在数据链路层进行,以此达到数据包检测快速、高效的目的。对该系统在真实网络环境下进行的正常访问及入侵测试试验表明:本文设计的基于Linux桥模式的入侵检测系统达到了无漏报、快速、高效的效果,可以有效的检测入侵,同时保障了对正常访问的响应。     

一种智能型入侵检测系统模型研究

针对目前大多教入侵检测系统存在的局限性,提出了一种较完善的入侵检测模型,将专家系统和神经网络技术相结合同时应用于入侵检测系统中,有效利用了两者的长处,可实现入侵库的自动更新.设计了模型的结构,给出了简单实现方案,经过综合比较该模型能有效提高入侵系统的检测性能,降低入侵检测系统的漏报率和误报率.     

防火墙和入侵检测系统联动的关键性技术研究

防火墙和入侵检测系统的联动实现方式通常包括以下两种:一是通过开放接口实现联动,即防火墙或入侵检测系统产品开放一个接口供对方调用,按照一定的协议进行通信、传输警报。由于是两个系统的配合运作,所以重点考虑防火墙和入侵检测系统联动通信的安全性。二是紧密集成实现联动,即把入侵检测系统嵌入到防火墙中。但是,由于IDS本身非常庞大,所以无论是从实施过程还是合成后的整体性能上都有很大的难度。在防火墙和入侵检测系统所构筑的安全体系中,当入侵检测系统检测到入侵行为时,迅速启动联动机制,产生入侵报告,经过联动代理封装和加密发送给联动控制模块,从而达到抵御入侵的目的。     

网络入侵检测模型的分析与设计

本文分析了网络环境中入侵行为的特点,对入侵检测模型能进行需求分析,根据网格环境的特殊性详细设计了入侵检测系统主要功能模块,在此基础上提出了基于虚拟组织的网格入侵检测模型。     

数据挖掘技术在网络入侵检测系统中的应用

本文基于数据挖掘过程,对入侵检测系统在数据对象与组件交互规范化描述、数据融合应用、综合决策等方面进行了研究。包括入侵检测系统中的数据挖掘模型、系统体系结构、系统核心模块。     

数据挖掘在IDS中的应用

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为的工具，然而现在的入侵检测系统内部的知识库中的入侵模式正常模式和异常模式往往不能很好地反应入侵行为的特征，所以有时候经常出现漏报或误报的情况，另外系统提取的用户行为特征有时候也不能正确地反映用户的实际行为特征。针对这一情况详细讨论了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用，提出了采用数据挖掘技术的入侵检测系统的结构模型。     

移动Agent在入侵检测系统中的应用

本文简单介绍了移动Agent和入侵检测系统,介绍了基于移动Agent的入侵检测模型,最后提出了一些移动Agent入侵检测系统还存在的一些问题。     

基于数据挖掘和复杂事件处理的入侵检测系统研究

本文对现有的基于数据挖掘技术的入侵检测系统存在的问题进行了研究，提出将复杂事件处理技术应用到检测系统中，并提出一个基于数据挖掘和复杂事件处理技术的分布式入侵监测系统体系结构。     

计算机数据库入侵检测技术探析

计算机数据库入侵检测技术对于保护计算机系统正常运转有着相当重要的意义,这也是在当代计算机系统操作中经常运用的方法.所以,我们要求大力推动入侵检测技术的发展与运用,为防护用户计算机安全创造良好的环境.要弥补入侵检测技术的缺陷,就要不断完善内在的技术力量,实现结合性质的管理,改善入侵系统.加大网络安全性质的研究和利用,改善其中的技术支持,依靠自身良好的维护与管理,实现计算机系统的安全.     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用研究

为应对网络入侵,把改进的K-MEANS及DBSCAN算法进行综合,引入至入侵检测系统中,对通用检测记录集的异常检测试验表明,该设计的入侵检测算法具有非常高的效率和准确性.     

基于蜜罐的入侵检测

针对计算机入侵检测技术中存在的检测率低而误报率、漏报率高的问题,提出了基于蜜罐的入侵检测系统模型.该模型将在被保护的网络系统上对流经的网络数据包进行实时监控,分析蜜罐检测到的入侵数据,提取特征属性并生成规则导入到入侵检测系统,实现了入侵检测技术、蜜罐技术与防火墙技术的联动,达到动态更新八侵检测系统规则,提高检测率的目的.实验结果表明,该系统模型不仅可以保护网络和主机不受已有攻击的威胁,还可以检测出未知的攻击,达到了预期效果.